山種美術館「犬派?猫派?」

先週、土曜日に大学で用事があったため、そのままその日は都内に泊まり、翌日の日曜日、見に行きたいと思っていた表題の展覧会に行ってきた。

展覧会の詳細はこちら

私は断然犬派。どのわんこもかわいかったが、なんと言っても一押しは円山応挙の「雪中狗子図」。めっちゃかわいい。ゆるい描き方なのにかわいらしさがひしひしと伝わってきて、応挙はとっても仔犬が好きだったんだろうなあ、と思う。応挙の弟子の長沢芦雪のわんこ、神坂雪佳のわんこ、中村芳中のわんこ、と、どれもシンプルな描き方なのにすごいかわいかった。癒やされました・・・

猫の一押しは、竹内栖鳳「斑猫」。日本画で猫と言えばこれか、菱田春草「黒き猫」(今回の出品作品ではないが)でしょう。本物を見られて良かった。

山種美術館を訪問した時の、もう一つの楽しみがこちら。

美術館併設のカフェ椿でのお茶。展覧会の出品作品にちなんだ練り切りがいただける。今回は悩んだ末、山口晃「捕鶴図」をモチーフにしたお菓子を選択。抹茶と一緒に美味しくいただきました。

久々の美術展、堪能しました。

from afar(田原町)

ここ数年、蔵前周辺にオサレカフェが増えていると聞く。

ネットニュースなどで見るたび行ってみたいと思ってブックマークするものの、なかなか出かける機会がなくリストが増えるままになっていたが、連休最終日に合羽橋巡りをしたとき、そのうちの一つがわりと近いことに気がつき寄ってみた。

店内は案外広く、木を多く使ったしつらえで落ち着いたクラシカルな雰囲気。ゆったりとした空間で、歩き疲れを癒やすのにぴったり。弘前の葡瑠満を思い出すなあ。

いただいたのはチーズケーキとチャイ。どっちも良かったが、特にチーズケーキ美味しかった!

また行きたいなあと思っているんだが、今年の夏に東向島に移転するんだそうで・・・

from afar 公式サイト

東向島・・・行く機会あるかな・・・

合羽橋トラップ

2021年の転職以降、都内を通り抜ける実に買い物天国な通勤定期を持っているにもかかわらず、(平日の通勤がしんどすぎて)寄り道や休日お出かけをほとんどしていなかったが、連休最終日(5/6)、思い立って合羽橋まで出かけてみた。

何かが必要だったわけではなかったが、見ていると入りたくなるお店ばかりで、入ると、あ、これ良いなあ、というのがあれこれあるため、散策が終わった頃にはなぜかボウルやら調理器具やら手にしていた。あれ(笑)?

包丁(小出刃)も欲しかったが、種類が多くて迷ってしまい、今回は見送り。改めてまた行ってみようっと。

野菜の抜き型などもそそる。お正月ににんじんと大根を梅型で抜くくらいしかしないので、必要なわけではないんだが・・・・・・

基本問屋街なので、祝日で閉店している店も結構あったが、それでも十分楽しめた。

良い気分転換でした。

おにぎり

最近流行っているとかで、専門店も次々できているが、自分でごはんを炊いて好きな具で握るのもまたよし。

カレンダー通り(どころか4/29は祝日授業日だった・・・)の大学も、今日からは4連休。せっかくなのでお昼ごはんはおにぎりにしてみた。明太子のおにぎりと、菜めしのおにぎり。

炊きたてのあったかいうちも美味しいが、そのまま冷まして(冷やしてではなく)いただくのもまた美味しい。ああ、お米って良いなあ・・・

この辺では田植えの始まるのがこの連休。近所の田んぼも水を張り始めた。

美味しいお米をありがとうございます。

にぎわい

2週間ほど前に大学の入学式があった。

昨年コロナが5類になって初めての入学式で、私が大学に転職してから初めて教職員も式典会場での参加OKになった(結局オンライン視聴したけど)。

入学式のあと広場に出てみたら、サークルの勧誘活動でごった返していた。

ああ、そういえば、大学の入学式ってこんなんだったな。

ようやくここまで、戻ってきたんだな。

そんな感じがした。

開花が遅れた桜もほどよく咲いており、天気にも恵まれた入学式でした。

新入生たちに幸あれ。

私がおばさんになったら

♪あなたはおじさんよ(森高千里)

そんな歌詞を思い出す、今日はホワイトデーで、126回目の月命日。

一緒に年を取りたかったな。

ChatGPTは賢い。が。

約1年前、ChatGPTがすごいという記事を書いた。

その後もちょくちょく、日本語で書いたとしても超めんどくさい英語のメールの下書きをお願いしたり、夕ご飯が思いつかないときのコンサルに使ったりとわりかし便利に使っている。

そろそろ有料版にアップグレードしようかな、と思っているのだが、申し込みが沢山あるらしく、今はアップグレードのボタンが無効になっている。有効になったら有料版にしようっと。

ただ、少なくとも無料版(ChatGPT3.5)については、やはり注意して使わないといけないな、と思ったやりとりがこちら。

私「兵庫県南部地震について教えて下さい」

ChatGPT3.5「この地震は、2005年7月16日に発生し、兵庫県南部を中心に規模6.8の地震でした。」

全然違うし・・・

違うよ、と返したら、さらに返ってきた答えがこちら。

ChatGPT3.5「申し訳ありませんが、誤解が生じていたようです。正確な情報を提供するために、訂正いたします。兵庫県南部地震は実際には存在しませんでした。

ただし、おそらくお尋ねいただいたのは、「南海トラフ地震」や「阪神淡路大震災」のことかもしれません。南海トラフ地震は、南海トラフ海溝沿いで発生する大規模な地震を指す用語です。阪神淡路大震災は、1995年に発生した兵庫県南部を中心とする地震で、正確な呼称は「阪神淡路大震災」です。

質問が具体的な地震に関するものであれば、詳細を教えていただければと思います。」

知らないことを「知らない」と言う、というのは結構高度なことなんだな、と再認識した。

ちなみに、正解は、

「兵庫県南部地震」→1995年1月17日に発生した兵庫県南部を震源としたM7.3(気象庁マグニチュード)の地震 (*正式名称は、「平成7年(1995年)兵庫県南部地震」)

「阪神・淡路大震災」→兵庫県南部地震により引き起こされた一連の災害

です。

専門家なら一目でわかる間違いなんだが、専門外の人にわかるかどうか。便利だけど依存しないようにしないとと思った経験でした。

能登半島地震

いつも通りニューイヤー駅伝を見て、今年はどんな年になるかなと思った矢先、能登半島地震が発生した。

建物の倒壊、土砂崩れや液状化、津波、地震後火災と、地震時に発生する被害の様相が一度に現れたようだった。犠牲者は240名に上るが、その4割以上が住宅倒壊によるものと言われている(*2月4日時点の情報)。

住宅倒壊の大きな要因はいわゆる既存不適格の木造住宅。29年前の阪神・淡路大震災で多くの犠牲者をもたらした要因と同じであり、このような被害をなくすには耐震補強が有効であるということを示してきた、はずだった。

が、またこの被害形式が発生し多大な被害をもたらしたことに、多少なりとも木造住宅の耐震に関わった者として忸怩たる思いがする。

耐震化の進まなかった理由の一つに高齢化があると言われている。確かに、耐震補強が効果的と言われても、人生の先行きといつ来るかわからない地震を考えたとき、耐震補強を行う労力と費用をかけるか、と考えるとなかなかモチベーションは持てないだろう。

地震対策って工学だけじゃないんだよな。難しい。

大晦日

今年も早かったなあ・・・

今年の5月にコロナが5類指定になり、ようやく様々なことが対面で行われるようになった。

#だもんで、大学に転職して2年になるが、今年初めて学生さんとの飲み会を行った(そして若者の食欲を目の当たりにして呆然とした)。

年末には4年ぶりに友人と会い、お互いの近況を話し合ったりもしたし、少しずつ、物事が再開した感がある。

プライベートでは、ちょっと【痛い思い】をした年で、3回もMRIを取る羽目になった。結局、どの検査でも「異常なし」だったので良かったが・・・ どうやらストレスが原因だったようで、少し生活スタイル考えないといけないのかな、とも思った年でした。これは来年の課題ですね。

いろいろあったけれど、無事に年末を迎えられて感謝。

今年1年お世話になった皆様、ありがとうございました。

太田和樹「知識ゼロからの機械学習入門」

ちょっと機械学習をかじってみたいなあ、と思って(3年くらい前に)購入した本。内容は、Pythonと機械学習の基礎知識。

購入後、転職やらなんやらあって全く手につかなかったが、今年の夏、積ん読から救出してやってみた。Pythonは初めてだったけど、一応他の言語でのプログラミングの基礎知識はあるので、日中他の仕事をしながらでも約1週間で一通り終了。これから先、深く勉強するためのとっかかりにはなったかな?

進歩の早い分野のため、ライブラリが更新されるなどが原因で本の中に記載されているコード例の一部は既に動作しなくなっていた。本の出版社のサイトなどにはそれらのフォローは載っていないようだったので、以下わかる範囲で修正箇所をメモ。

  • P143、棒グラフのサンプルコード:
    sns.countplot(x=’petal length (cm)’,data=iris)
  • P196、ディープラーニングの学習:
    model.fit(data_train, target_train, epochs=20, batch_size=5)
    *nb_epoch ではなく epochs とする。
  • P197、データの予測:
    target_predict=np.argmax(model.predict(data_test),axis=1)
    *Tensorflow のバージョンアップで predict_classがなくなったため、
     テキストのサンプルコードでmodel.predict_classes を使用しているのを修正。

3つめの修正は、以下のサイトを参考にしました。多謝。

Keras AttributeError: ‘Sequential’ object has no attribute ‘predict_classes’ (stack overflow)

https://stackoverflow.com/questions/68836551/keras-attributeerror-sequential-object-has-no-attribute-predict-classes